Lawrence Jengar
2025年12月9日 16:49
エージェントエンジニアリングは、信頼性の高いAIシステムを開発する上で重要な分野として台頭しています。非決定論的システムのために、製品思考、エンジニアリング、データサイエンスをどのように組み合わせるかを学びましょう。
LangChainの最近のブログ投稿によると、エージェントエンジニアリングは信頼性の高いAIシステムを開発するための重要な分野として認識されています。この新興分野は、特に大規模言語モデル（LLM）に依存し、非決定論的な振る舞いを示すシステムの開発から本番環境への移行における課題に対処します。
エージェントエンジニアリングとは何か？
エージェントエンジニアリングは、非決定論的なLLMシステムを信頼性の高い本番環境での体験に洗練させる反復的なプロセスと定義されています。このプロセスは循環的であり、構築、テスト、リリース、観察、改良、繰り返しの段階を含みます。目標は単に製品をリリースするだけでなく、本番環境でのパフォーマンスから洞察を得て継続的に改善することです。
この新しい分野は3つの重要なスキルセットを組み合わせています：
- 製品思考：範囲を定義し、AIエージェントの行動を形作ることを含みます。エージェントの行動を導くプロンプトを書き、エージェントが実行すべき仕事を理解する必要があります。
- エンジニアリング：エージェントが本番環境で動作するために必要なインフラストラクチャの構築に焦点を当てます。これにはユーザーインターフェースの開発、メモリと実行の管理が含まれます。
- データサイエンス：A/Bテストやエラー分析などのツールを使用して、時間の経過とともにエージェントのパフォーマンスを測定し改善します。
エージェントエンジニアリングの出現と必要性
エージェントエンジニアリングの必要性は2つの重要な変化から生じています。第一に、LinkedInやClayなどの企業が示すように、LLMはCRMの更新から人材プールのスキャンまでのタスクにエージェントを使用する複雑な多段階ワークフローを処理できるようになりました。第二に、LLMに内在する予測不可能性は、本番環境での信頼性を確保するための新しいアプローチを必要とします。
エージェントは従来のソフトウェアと異なり、様々な方法で入力を解釈し、コンテキストに基づいて適応できます。この柔軟性は、すべてのユーザー入力がエッジケースになる可能性があり、従来のデバッグ方法が効果的でないことを意味します。そのため、エージェントエンジニアリングは実世界の行動を観察し、これらの観察に基づいてシステムを改良することを重視します。
エージェントエンジニアリングの実践的応用
実践では、エージェントエンジニアリングは構築、テスト、改良のサイクルを含みます。最初に、エンジニアはエージェントの基本的なアーキテクチャを確立する必要があります。これは単純なLLM呼び出しを含むか、より複雑なシステムを含むかにかかわらず必要です。想定されるシナリオに対するテストは初期の問題を捉えるのに役立ちますが、実際のユーザーとの相互作用を理解するには実世界での展開が必要です。
本番環境でのエージェントパフォーマンスの継続的な観察と評価により、体系的な改善が可能になります。このアプローチにより、エージェントが正しく機能するだけでなく、意味のあるビジネス価値を提供することが保証されます。LangChainが指摘するように、成功するチームは迅速な反復を受け入れ、本番環境を進行中の学習プロセスとして扱うチームです。
エンジニアリングの新しい標準
エージェントエンジニアリングは、人間のような判断を必要とするタスクを確実に処理できるシステムの必要性に駆動され、AI開発の標準的な実践になりつつあります。この分野は、本番環境から学び、エージェントの信頼性と機能性を向上させるために迅速に反復することの重要性を強調しています。
組織が複雑なワークフローにますますエージェントに依存するようになるにつれて、エージェントエンジニアリングの実践の採用は、本番環境での信頼性と信頼を確保しながらLLMの可能性を最大限に活用する上で重要になるでしょう。
画像ソース：Shutterstock
ソース：https://blockchain.news/news/agent-engineering-bridging-development-production
